据估计，每年有 60 万人于癌症。除了手术、化疗和免疫疗法之外，放疗已被证明是近 50-70% 癌症患者的标准且有效的治疗选择。

放射治疗涉及六个基本阶段：初步咨询、模拟、治疗计划、治疗实施、治疗验证和患者随访。随着人工智能(AI)的出现，放射治疗正在经历重大变革。人工智能在自动分割、肿瘤分期、图像配准、自动治疗计划、质量保证和结果预测等方面达到了人类水平的准确性，大大提高了放射治疗的准确性、精确性和效率。

根据 KeAi 杂志Meta-Radiology最近发表的一篇评论，开创性的 AGI 模型，例如 GPT-4 和 PaLM 2，以及大型视觉模型 (LVM)，例如 Segment Anything Model (SAM)，能够处理大量文本和成像数据，分别。AGI 以其在少样本和零样本学习方面的先进能力而著称，为开发高度稳健和通用的人工智能模型提供了一条途径。这些模型对于无缝有效地融入放射肿瘤学的各个方面至关重要。

他们发现，视觉数据与法学硕士的融合还创建了强大的多模式模型，可以阐明微妙的临床模式。总之，AGI 有潜力促进向数据驱动的个性化放射治疗的转变。作者强调，这些模型应该补充人类的专业知识和护理。

这些发现概述了 AGI 如何改变放射肿瘤学以提高患者护理标准，其中关键见解是 AGI 大规模利用多模式临床数据的能力。此外，研究人员还探讨了AGI在放射肿瘤学领域的未来发展方向，并讨论了该领域的潜在发展和瓶颈。这些临床应用的进步将进一步提高放射治疗的有效性，为癌症患者带来更多积极的结果。